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DeepSeek致謝騰訊技術團隊，這是一次“巨大的加速”代碼貢獻。

據(jù)新浪報道，騰訊技術團隊針對DeepSeek開源的DeepEP通信框架進行深度優(yōu)化，使其在多種網(wǎng)絡環(huán)境下均實現(xiàn)顯著性能提升。

經(jīng)測試，優(yōu)化后的通信框架性能在RoCE網(wǎng)絡環(huán)境提升100%，IB網(wǎng)絡環(huán)境提升30%，為企業(yè)開展AI大模型訓練提供更高效的解決方案。

該技術方案獲得了DeepSeek公開致謝，稱這是一次“huge speedup（巨大的加速）”代碼貢獻。

據(jù)了解，自今年2月DeepSeek開源包括DeepEP在內(nèi)的五大代碼庫以來，該團隊便向業(yè)界展示了如何利用有限的硬件資源實現(xiàn)接近萬卡集群的性能。

在這些技術中，DeepEP憑借突破性的方法提升了300%的通信效率，成功解決了MoE架構大模型對英偉達NCCL的依賴問題。但該技術在成本較低、適用面更廣的RoCE網(wǎng)絡環(huán)境中表現(xiàn)不佳，限制了其在更廣泛場景的應用。這一痛點引發(fā)了開源社區(qū)的持續(xù)討論。

據(jù)悉，騰訊星脈網(wǎng)絡團隊在DeepEP開源后便展開技術攻關，發(fā)現(xiàn)兩大關鍵瓶頸：一是對于雙端口網(wǎng)卡帶寬利用率不足，二是CPU控制面交互存在時延。

在騰訊的技術優(yōu)化下，DeepEP不僅在RoCE網(wǎng)絡實現(xiàn)性能翻倍，反哺到IB（InfiniBand）網(wǎng)絡時更使原有通信效率再提升30%。

目前，該技術已全面開源，并成功應用于騰訊混元大模型等項目的訓練推理，在騰訊星脈與H20服務器構建的高性能環(huán)境中，這套方案展現(xiàn)出出色的通用性。

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